Transformasi digital perbankan mendorong pengguna layanan mobile banking sebagai sarana transaksi yang praktis dan efisien. PermataME sebagai aplikasi mobile banking PT. Bank Permata Tbk masih menerima berbagai keluhan pengguna di Google Play Store, seperti kendala login, sistem lambat, dan gangguan sistem yang berpotensi memengaruhi kepuasan nasabah. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap kualitas layanan aplikasi PermataME.Penelitian ini bertujuan menganalisis kecenderungan sentimen pengguna, mengukur performa algoritma Naïve Bayes dan mengetahui tingkat akurasi klasifikasi sentimen. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif dengan data mining terhadap 1.000 ulasan pengguna PermataME periode Februari 2026-Mei 2026 yang diperoleh dari Google Play Store menggunakan teknis simple random sampling. Tahapan pengolahan data meliputi cleaning, case folding, normalisasi kata, tokenizing, filtering, dan stemming. Dataset dibagi dengan rasio 80:20 menjadi 773 data latih dan 194 data uji, kemudian diklasifikasikan ke dalam sentimen positif dan negatif menggunakan algoritma Naïve Bayes.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi sebesar 74,66%, sedangkan sentimen positif 25,34%. Keluhan utama pengguna berkaitan dengan masalah login, sistem lambat, dan gangguan sistem. Performa klasifikasi secara keseluruhan memperoleh nilai accuracy 84%, precision 83,3%, recall 84%, dan F1-score 83,1%.Kesimpulan penelitian ini bahwa algoritma Naïve Bayes efektif digunakan untuk analisis sentimen ulasan aplikasi perbankan digital. Hasil analisis sentimen mampu memberikan gambaran mengenai persepsi pengguna terhadap kualitas layanan aplikasi. Temuan penelitian ini dapat menjadi bahan evaluasi bagi PT. Bank Permata Tbk dalam meningkatkan stabilitas sistem dan kualitas layanan aplikasi guna menjaga kepuasan nasabah.